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標(biāo)簽 > 機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
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怎么評估推薦系統(tǒng)呢?從哪些維度來評估推薦系統(tǒng)呢?
準(zhǔn)確度評估的是推薦的“標(biāo)的物“是不是用戶喜歡的。拿視頻推薦來說,如果推薦的電影用戶點擊觀看了,說明用戶喜歡,看的時間長短可以衡量用戶的喜好程度。但是要注...
2019-03-18 標(biāo)簽:算法機器學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng) 6148 0
計算機大牛最喜歡的機器學(xué)習(xí)算法你知道是那些嗎
機器學(xué)習(xí)算法那么多,一個問題的解決往往可能有好多算法的選擇。這些算法有什么特點呢?特定的場景需要選擇哪一算法呢?
2019-03-17 標(biāo)簽:算法計算機機器學(xué)習(xí) 3954 0
當(dāng)人們被要求評估人工智能或機器學(xué)習(xí)的潛力以解決其組織的問題時,最好了解兩者之間的區(qū)別。如今,人工智能和機器學(xué)習(xí)經(jīng)常變得混雜在一起,人們很容易將這兩者誤認(rèn)...
2019-03-16 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí) 4434 0
一種通過編程方式生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“弱監(jiān)督”范式
ML 中的許多傳統(tǒng)研究方法也同樣受到對標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求的推動。我們首先將這些方法與弱監(jiān)督方法 (weak supervision) 區(qū)分開來:弱監(jiān)督是...
2019-03-16 標(biāo)簽:AI機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3218 0
將機器學(xué)習(xí)這本深奧的課程,以更加淺顯易懂的方式講出來
我們先提一個概念叫RSS(the residual sum of squares)。RSS是點和線之間差異的平方和,這個值代表了點和線的距離有多遠(yuǎn)。梯度...
2019-03-15 標(biāo)簽:RSS機器學(xué)習(xí)線性回歸 5823 0
谷歌正式推出ARCore 1.7版本,為其添加了前置攝像頭AR自拍能力以及動畫效果支持
我們的機器學(xué)習(xí)工作流由兩個協(xié)同工作的實時深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型組成:一個是探測器,它在整張圖像上運行并計算出面部位置;另一個是通用的 3D 網(wǎng)格模型,它在探測...
2019-03-14 標(biāo)簽:探測器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 3327 0
通過實戰(zhàn)針對機器學(xué)習(xí)之特征工程進(jìn)行處理
對于缺失值是任何一個數(shù)據(jù)集都不可避免的,在數(shù)據(jù)統(tǒng)計過程中可能是無意的信息被遺漏,比如由于工作人員的疏忽,忘記而缺失;或者由于數(shù)據(jù)采集器等故障等原因造成的...
2019-03-14 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集 2298 0
Ground-truth數(shù)據(jù)面臨哪些挑戰(zhàn)?
Ground-truth在自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)具有很高的的附加值,它涉及以下數(shù)據(jù)處理流程:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、應(yīng)用、驗證。擁有最高質(zhì)量Ground...
2019-03-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)庫機器學(xué)習(xí)自動駕駛 4757 0
一份非常詳盡的PyTorch教程,從如何安裝PyTorch開始
TensorDataset允許我們使用數(shù)組索引表示法(上面代碼中的[0:3])訪問訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一小部分。 它返回一個元組(或?qū)Γ渲械谝粋€元素包含所選行...
2019-03-12 標(biāo)簽:函數(shù)機器學(xué)習(xí)pytorch 37.7萬 0
一種識別細(xì)微面部表情的方法,掃描臉部觀察是否有欺騙的跡象
近年來,科技公司已經(jīng)開始使用艾克曼(Ekman)的方法來訓(xùn)練從面部表情中檢測情感的算法,一些開發(fā)人員聲稱,自動情緒檢測系統(tǒng)不僅比人類更好地通過分析面部表...
2019-03-11 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)庫計算機視覺機器學(xué)習(xí) 7245 0
一份AI相關(guān)崗位的面試題,幫大家掃清知識盲點,自信上場!
將算法研究應(yīng)用到工作中,與純粹的學(xué)術(shù)研究有著一點最大的不同,即需要從用戶的角度思考問題。很多時候,你需要明確設(shè)計的產(chǎn)品特征、提升的數(shù)據(jù)指標(biāo),是不是能真正...
2019-03-11 標(biāo)簽:算法AI機器學(xué)習(xí) 4067 0
AI的發(fā)展資料總結(jié)發(fā)展進(jìn)程梳理總結(jié)和展望的資料說明
當(dāng)下的人工智能發(fā)展到了哪一步?未來又會怎樣發(fā)展?本文作者對過去幾年的 AI 發(fā)展進(jìn)行了梳理總結(jié),并對未來的 AI 發(fā)展進(jìn)行了展望。
2019-03-09 標(biāo)簽:CPUAI機器學(xué)習(xí) 4040 0
工業(yè)推薦系統(tǒng)整體架構(gòu)是怎樣的?
對于在線部分來說,一般要經(jīng)歷幾個階段。首先通過召回環(huán)節(jié),將給用戶推薦的物品降到千以下規(guī)模;如果召回階段返回的物品還是太多,可以加入粗排階段,這個階段是可...
2019-03-07 標(biāo)簽:模型機器學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng) 7247 0
分析軟件每開發(fā)出一個新功能需要大量投入。而Python作為編程語言,開發(fā)新工具相對容易,一個人開發(fā)一個庫的例子比比皆是。并且Python的使用熱度帶來了...
2019-03-06 標(biāo)簽:代碼機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 7739 0
SGD的隨機項在其選擇最終的全局極小值點的關(guān)鍵性作用
在這篇題為《將擬勢函數(shù)視為隨機梯度下降損失函數(shù)中的隱式正則項》的論文中,作者提出了一種統(tǒng)一的方法,將擬勢作為一種量化關(guān)系的橋梁,在SGD隱式正則化與SG...
2019-03-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度機器學(xué)習(xí) 5673 0
非技術(shù)專家如何利用機器學(xué)習(xí)解決問題?
同時另外一些專家也在這方面做出了貢獻(xiàn)。Bengio說: 哎 我覺得激活方程不應(yīng)該這么彎彎曲曲的,我覺得它應(yīng)該是條直線。Goodfellow說:我們不應(yīng)該...
2019-03-05 標(biāo)簽:計算機視覺機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2214 0
英偉達(dá)公開了StyleGAN的源代碼,作為生成對抗網(wǎng)絡(luò)的基于Style的生成器架構(gòu)
而且StyleGAN一經(jīng)開源,就被廣大程序猿們玩壞啦,一位推特名叫roadrunner01的程序猿,就利用StyleGAN生成了從蘿莉到御姐的 (各種)...
2019-03-05 標(biāo)簽:開源機器學(xué)習(xí)英偉達(dá) 1.3萬 0
《機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練秘籍》中的六個概念
吳恩達(dá)在該書中從頭到尾一直強調(diào):由于機器學(xué)習(xí)是一個迭代的過程,快速迭代至關(guān)重要。比起去思考如何為你的問題建造一個完美的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),不如先盡快造出一個簡...
2019-03-05 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3025 0
深度學(xué)習(xí):工程科學(xué)還是自然科學(xué)?
2017 年 Ali Rahimi 在 NIPS 的演講中批判深度學(xué)習(xí)是 “煉金術(shù)”(Alchemy),引起機器學(xué)習(xí)界大討論。當(dāng)時反駁他的代表、深度學(xué)習(xí)...
2019-03-05 標(biāo)簽:計算機科學(xué)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4651 0
通過持續(xù)元學(xué)習(xí)解決傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方式的致命不足
傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)正在凸顯它的不足。為了解決此問題,伯克利大學(xué)人工智能實驗室教授繼2017年提出元學(xué)習(xí)后,又提出在線元學(xué)習(xí)。不僅可以解決傳統(tǒng)學(xué)習(xí)的不足,同時也...
2019-03-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 2251 0
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